ORB在2011年才首次发布,ORB算法将基于FAST关键点的技术和基于BRIEF描述符的技术相结合,但是ORB并没有解决尺度不一致的问题,在OpenCVORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能,我们通过构建高斯金字塔,然后在每一层金字塔图像上检测角点,来实现尺度不变性。ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。 BRIEF是一种特征描述子提取算法,并非特征点的提取算法,一种
原创 精选 2023-04-24 21:13:55
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1、概述  案例:使用OpenCV的Haar特征数据检测人脸。  相关API介绍    1.使用CascadeClassifier类    2.使用其load方法加载特征文件    3.使用其detectMultiScale方法在多尺度空间进行检测,其中该参数解释如下:/** @brief Detects objects of different sizes in the input image.
4.5 LBP和HOG特征算子学习目标:了解LBP特征的原理了解LBP的改进算法:圆形LBP,旋转LBP和等价模式了解HOG算法的原理熟悉灰度图像的γ变换了解HOG特征的提取流程了解LBP特征的提取方法了解HOG特征的提取方法1.LBP算法LBP(Local Binary Pattern)指局部二值模式,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T.
转载 2024-07-25 13:25:36
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opencv特征匹配方法有两种,分别是:暴力特征匹配BF(Brute-Force),暴力特征匹配方法。它使用第一组中的每个特征的描述子,与第二组中的所有特征描述子进行匹配,计算它们之间的差距,然后将最接近一个匹配返回。FLANN特征匹配在进行批量特征匹配时,FLANN速度更快。 由于它使用的是邻近近似值,所以精度较差。Opencv特征匹配实现的简单过程:第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,
转载 2023-09-24 17:47:20
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        1 #include <opencv2/opencv.hpp> 2 #include <opencv2/xfeatures2d.hpp> 3 #include <iostream> 4 5 using namespace cv; 6 using namespace cv::xfeatures2d; 7 using namespace std;
转载 2018-10-02 17:10:00
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opencv SURF体征点检测并绘制://绘制特征点 int extractFeatureDemo1() { Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR); if (src.empty()) { printf("could not load image...\n"); return -1; } namedWindow("input ima
目录什么是ROI提取ROI区域方法一:方法二:实际应用演示原文出处:https://mp.weixin.qq.com/s/MiHz2zLBif_s1lksQXLBbw微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识什么是ROIROI是英文Region Of Interest的三个首字母缩写,很多时候我们对图像的分析就是对图像特定ROI的分析与理解,对细胞与医疗图像来说,ROI提取
转载 2023-12-31 15:44:56
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前文大概介绍了CPU中的ORB特征提取算法的实现方法。其中提到了虽然ORB是专门为CPU设计的特征提取算法,但在OpenCV中的cudafeatures2d里也存在着用CUDA加速的ORB算法库(OpenCV编译时需交叉编译CUDA才可用)。网上关于OpenCV3中GPU加速的ORB算法的实例特别少,博主根据官方的reference介绍,参考CPU版的ORB算法,摸索出了一套CUDA ORB算法的
opencv
原创 2022-10-29 11:44:52
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简单的来说,就是将一类的图片最后拼接成为这样的结果这个图片有点大呀。基本步骤:1、halcon进行仿射变化进行镜头畸变。这个可以参考halcon中一个二维码畸变的例子;2、基于模版匹配找出偏移值,然后进行拼接。这个可以参考halcon中一个拼接的例子;3、对交接处进行融合,这个是本文的关键。首先,这个融合halcon中是没有方法的,所以要自己实现。首先要看论文《基于Halcon的图像拼接算法研究_
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前阵子推进毕设,通过各种教材、论文和博客的调研,总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解,摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法,最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。赶紧花时间去补习了一下C++,用了半天配置完了OpenCV3.4的环境,又用了近一整天时间快速翻完了毛星云的《OpenCV3编程入门》,跑了跑里面的例程,发现简直友好度爆炸。这每一章的内容,不管是图像滤波也好,图像分割也好,图像
转载 2024-07-08 22:23:14
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作者:zhliang 图像特征检测总结  Sobel算子     Sobel算子用多项式计算来拟合导数计算,可以用OpenCv中的cvSobel函数或者EmguCv中的Image<TColor,TDepth>.Sobel方法来进行计算。需要注意的是,xorder和yorder中必须且只能有一个为非零值,即只能计算x
转载 2024-07-31 17:22:19
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 SURF 算子OpenCV 中关于 SURF 算法的部分,常常涉及到的是 SURF、SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor 这三个类。typedef SURF SurfFeatureDetector; typedef SURF SurfDescriptorExtractor;因此三者其实等价。1. drawKeyPoints() 函数,绘
转载 2024-05-08 15:05:12
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该类负责特征点与特征点之间,地图点与特征点之间通过投影关系、词袋模型或者Sim3位姿匹配。用来辅助完成单目初始化,三角化恢复新的地图点,tracking,relocalization以及loop closing,因此比较重要。该类提供的API是:1. 几个重载的SearchByProjection函数(第一个形参代表需要在其中寻找匹配点的当前图像帧/query;第二个形参则包含待匹配特征/trai
转载 2024-02-04 11:48:04
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SIFT特征提取匹配步骤① 使用SiftFeatureDetector的detect方法检测特征存入一个向量里(可以使用drawKeypoints在图中标识出来) ② 使用SiftDescriptorExtractor的compute方法提取特征描述符(特征向量),特征描述符是一个矩阵 ③ 使用匹配器matcher对描述符进行匹配 ④ 匹配结果保存由DMatch的组成的向量里设置距离阈值,
转载 2024-01-06 09:01:20
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ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF),2011年提出,是一种快速特征点提取和描述的算法。ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来,并在它们原来的基础上做了改进与优化(ORB主要解决了BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题)。据说,ORB
转载 2020-03-12 15:11:00
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代码在git.├── 1.png├── 2.png├── build├── CMakeLists.txt└── orb_cv.cppcd buildcmake ..make ./orb_cv ../1.png ../2.png
原创 2023-01-20 09:28:35
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目录一、基础理论1、原理 2、BRIEF算法介绍1、介绍2、过程3、API介绍 1、ORB_create函数(初始化orb检测器)2、orb.detectAndCompute函数(检测关键点并计算)3、cv.drawKeypoints函数(绘制关键点)二、代码三、效果一、基础理论1、原理       &nbs
上篇博文中,小楼给大家介绍了SIFT特征点,这中特征点的优势固然明显,但随着带来的副作用也是巨大的.(老天爷从来都是公平的).那就是它巨大的计算量.目前来说,还没有那种cpu能够实时的计算SIFT特征点. 今天,介绍给大家一种相对来说更加完美的特征点–ORB特征. ORB特征是近年来非常具有代表性的一种特征.它采用关键点和二进制描述子来对特征点进行判定与描述.下面为大家详细介绍ORB特征. 1.
转载 2024-04-17 16:14:34
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源码#include <opencv2/opencv.hpp>#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>#include<iostream>#include<math.h>#include <string>#include<fstream>using namespace cv;using namesp
原创 2023-01-16 09:06:29
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